几种常见的数据分区方法

男娘i 2023-02-20 02:48 6阅读 0赞

参考文章：[几种常见的数据分区方法][Link 1]

## 数据分区方法 ##

数据的分区方法（Partitioning methods）大概有以下几种：

>  *  垂直分区（Vertical partitioning）
>  *  水平分区（Horizontal partitioning）
>  *  混合分区（Hybrid partitioning）

### 垂直分区（Vertical partitioning） ###

垂直分区需要创建一些较少列的表，每张表存储源表的部分列，以此达到数据的分区。比如我们有一张名为 `iteblog` 表，如下：

CREATE TABLE iteblog (
        attr1 INT,
        attr2 INT,
        attr3 INT,
        attr4 TEXT
    );

[![几种常见的数据分区方法][format_png]][format_png 1]

使用垂直分区，可以将这张表拆分成以下形式：

[![几种常见的数据分区方法][format_png 2]][format_png 2 1]

这个在[大数据][Link 2][数据仓库][Link 3]很常见，比如我们将一些数据量小，但是经常查询的数据放到 ES 中，数据量比较大的部分，但是不经常被查到放到 HBase 中。这种方法还可以根据说的访问频率，把不同的列数据存放到不同的存储介质中，以此节省存储成本。

### 水平分区（Horizontal partitioning） ###

水平分区分区也称为分片（sharding），其根据不同的分区算法将不同行的数据存储到不同的表中（比如关系型数据库中的分库分表）。例如，邮政编码小于50000 的客户存储在 CustomersEast 表中，而邮政编码大于或等于 50000 的客户存储在 CustomerWest 表中，所以分区表就是 CustomersEast 和 CustomersWest，这两张表加起来对外提供一个完整的视图。

[![几种常见的数据分区方法][format_png 3]][format_png 3 1]

### 分区算法 ###

水平分区一般会选择表中的某列或某些列调用分区算法，计算其分区之后已经分到那张表中，这些被选中的列也称为 partitioning key，比较常见的分区算法有：

>  *  **Range partitioning:**通过确定分区键是否在某个范围内来选择分区。比如 zipcode 列的值在 0 到 1000 之间属于分区 A；值在 1001 到 2000 之间属于分区 B；值在 2001 到 3000 之间属于分区 C；以此类推。我们熟悉的 HBase 表中 Region 的分区就是用这种方法进行的。
>  *  **Hash partitioning**：这种分区算法也很常见。就是对选择的 partitioning key 计算其哈希值，得到的哈希值就是对应的分区。我们熟悉的 Kafka Topic 计算分区就是用这种分区算法的。这种分区算法理论上会将数据均匀分散到不同分区中。
>  *  **Round-robin partitioning**：这是最简单的分区算法，比如有3个分区，第一条数据放到第一个分区；第二条放到第二个分区；第三条数据放到第三个分区；第四条放到第一个分区；计算规则是 (i mod n)，其中 n 代表分区数，i 代表第几条数据，得到的模就是对应的分区。
>  *  **List partitioning:**为分区分配一个值列表。如果分区键具有这些值中的一个，则选择分区。例如，“国家/地区”列为“冰岛”，“挪威”，“瑞典”，“芬兰”或“丹麦”的所有行都可以选择北欧国家/地区的分区。
>  *  **Composite partitioning：**允许上述分区模式的特定组合，例如，首先应用范围分区，然后应用哈希分区。一致性哈希（Consistent hashing）可以被认为是哈希（Hash partitioning）和列表分区（List partitioning）的组

[Link 1]: https://www.iteblog.com/archives/9807.html
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[format_png 1]: https://www.iteblog.com/pic/data_warehouse/vertical_partitioning-iteblog.png
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[format_png 2 1]: https://www.iteblog.com/pic/data_warehouse/vertical_partitioning1-iteblog.png
[Link 2]: https://www.iteblog.com/archives/tag/bigdata/
[Link 3]: https://www.iteblog.com/archives/tag/data_warehouse/
[format_png 3]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly93d3cuaXRlYmxvZy5jb20vcGljL2RhdGFfd2FyZWhvdXNlL3ZlcnRpY2FsX3BhcnRpdGlvbmluZzItaXRlYmxvZy5wbmc?x-oss-process=image/format,png
[format_png 3 1]: https://www.iteblog.com/pic/data_warehouse/vertical_partitioning2-iteblog.png